摘要：2023年AutoGPT的出现标志着Agent进入了一个新的阶段，它结合了当时的GPT3.5和GPT4.0，能够完成复杂的项目任务，彼时受到基座模型能力的限制，它更多时候还只是一个“新奇的玩具”，但是随着这两年模型能力的上升、上下文token限制的增长。尤其在
本文深入阐述了蚂蚁消金前端团队打造的Multi-Agent智能体平台——“天工万象”的技术实践与核心思考。
2023年AutoGPT的出现标志着Agent进入了一个新的阶段，它结合了当时的GPT3.5和GPT4.0，能够完成复杂的项目任务，彼时受到基座模型能力的限制，它更多时候还只是一个“新奇的玩具”，但是随着这两年模型能力的上升、上下文token限制的增长。尤其在今年3.6日Manus出现后，我们突然发现原来Agent具备的自主决策和工具调用能力已经实现了一个极大的跃迁。
诚如Manus团队所言：“如果模型进步是上涨的潮水，我们希望Manus成为那条船”。
于是蚂蚁消金前端团队立项了天工万象，希望驱使AI最前沿的技术去贴合业务，去解决那些我们实际遇到的业务问题，比如前端效能问题，比如数据分析问题。我们也希望通过天工万象这个平台去探索未来的产品交互形态。真正实现一个在业务团队语义下的能够处理不同事务的数字员工。
天工万象是一款Multi-Agent架构的智能体，底层基于Langgraph实现，每个子 Agent都是基于ReAct范式实现，支持自我反思和自主规划工具使用，目前已经集成的智能体有网页开发专家（中后台页面+静态网页）、同业小qiu（针对同业数据分析）、全能小助手（通用性任务处理）。
这篇文章主要介绍天工万象的技术实践，以及我们在建设过程中的一些思考与经验。
LangGraph的核心创新在于采用有向图模型替代传统链式结构，实现了AI工作流从线性到非线性的范式跃迁。与LangChain的线性执行模式相比，LangGraph通过节点（Node）和边（Edge）的拓扑结构，支持循环、分支和并行处理等复杂逻辑。例如在天气查询应用中，系统通过"agent→tools→agent"的循环路径实现多轮工具调用，而传统链式结构无法实现这种动态回溯。
Multi-Agent（MAS, Multi-Agent System）是由多个具备自主决策和交互能力的Agent组成的分布式架构。这些Agent通过协作、竞争或协商等方式，共同完成复杂任务或实现系统整体目标。
1. 自主性: 每个Agent拥有独立决策能力，能基于自身知识、目标和环境信息自主行动，不受其他Agent直接控制。
2. 协作性: Agent通过通信、协商或竞争解决冲突，例如在任务分解中分配角色（如产品经理、开发、测试等），或通过动态规则达成共识。
3. 分布性: 系统采用分布式架构，将复杂任务拆解为子任务，由不同Agent并行处理，降低系统复杂度（如MetaGPT将软件开发分解为需求分析、编码、测试等角色）。
一个足够自由、便于扩展、架构灵活的智能体。可以轻松集成MCP，随时拓展子Agent，它既能垂直处理业务，也能解决通用问题。
2.2.1.为什么天工万象是多Agent架构，而不是类似Manus的统一型Agent
统一型Agent的局限：比如Manus虽宣称“多Agent协作”，但其核心仍依赖中心化调度器（一个动态更新的ToDoList），当任务类型跨度大时，上下文的长度易成瓶颈。Manus在官网发表的博客《AI代理的上下文工程：构建Manus的经验教训》中提到，他们实现了一个虚拟的文件系统来做上下文工程的存储，虽然一定程度解决了上下文的限制，但Agent只知记忆名、不知记忆内容，在一些专业性比较高的垂直场景，Agent在工作时会天然缺乏准确的判断语境。
多Agent架构优势：首先是天然的上下文优势，多Agent架构通过意图识别和分布式任务拆解，将不同的细分任务分配给不同的Agent，在复杂的长周期任务，单Agent只需要关注自己领域的上下文。其次是多Agent架构具备优秀的扩展能力，面对跨领域的新功能支持，只需要集成或新增Agent，不用再去进行复杂的集成流程。
多Agent面临的挑战：多Agent在工程中最复杂的部分是设计多Agent的Context系统，以及Agent之间的动态路由。在langgraph框架中，引入了Graph（图）、Node（节点）、Edge（边）的概念来更好地实现多Agent之间的通信和路由机制。
2.2.2.为什么是ReAct范式的Agent，而不是类似dify的固定工作流
ReAct的核心价值：通过Reasoning-Action-Observation循环实现动态决策。
例：当生成页面的时候查询OneApi接口查不到时时，ReAct Agent可自主决策是否需要向用户收集信息，而Dify的预定义工作流需人工调整节点
固定工作流的局限：其工作流依赖静态编排（如“LLM节点→工具节点”线性链），难以处理复杂任务中的突发噪声。而ReAct设计引入反思机制（Observation验证结果可信度），更贴合准确性要求高的生码、数据分析等场景。
最核心的其实是ReAct支持按需调用工具，而Dify需在画布预先连接不同节点的工具，需要实现很多复杂的判断逻辑来实现工具的按需调用，这对于Agent的实现来说，成本是很高的。
2.2.2.1.基于sequentialThinking的反思机制实现
{ name: 'sequentialThinking', description: `一个用于动态和反思性解决问题的详细工具。 这个工具通过可以适应和演变的灵活思考过程来帮助分析问题。 每个思考都可以在理解加深时建立、质疑或修改先前的见解。 # ⚠️ 重要：强制调用时机 **必须在以下情况下调用本工具**： 1. ✅ 任务开始时（接收到用户需求后必须第一时间调用） 2. ✅ 每次执行其他工具前必须先调用本工具进行规划 3. ✅ 完成某个阶段性任务后必须立即调用更新状态 4. ✅ 遇到需要决策的情况时必须调用分析决策 5. ✅ 状态变更时必须调用更新进度 上述情况缺一不可，尤其是在执行其他工具前，必须先调用sequentialThinking进行思考规划。 使用场景： - 将复杂问题分解为步骤 - 规划和设计，允许修改 - 可能需要调整方向的分析 - 初始范围不明确的问题 - 需要多步骤解决方案的问题 - 需要在多个步骤中保持上下文的任务 - 需要过滤无关信息的情况 主要特点： - 可以随着进展调整 total_thoughts - 可以质疑或修改先前的思考 - 即使在看似结束时也可以添加更多思考 - 可以表达不确定性并探索替代方法 - 思考不必线性构建 - 可以分支或回溯 - 生成解决方案假设 - 基于思考链步骤验证假设 - 重复过程直到满意 - 提供正确答案`, schema: z.object({ thought: z.string .describe('当前的思考步骤'), toDoList: z.string .describe('一个动态的待办事项列表'), nextThoughtNeeded: z.string .describe('是否需要另一个思考步骤，传入字符串"true"或"false"'), thoughtNumber: z.string .describe('当前思考编号'), totalThoughts: z.string .describe('估计需要的总思考数'), isRevision: z.string .describe('是否修改先前的思考'), revisesThought: z.string .describe('正在重新考虑的思考编号'), branchFromThought: z.string .describe('分支点的思考编号'), branchId: z.string .describe('分支标识符'), needsMoreThoughts: z.string .describe('是否需要更多思考'), }),}先贴一个Manus在最近文章中对上下文的理解。
在接收用户输入后，代理通过一系列工具使用链来完成任务。在每次迭代中，模型根据当前上下文从预定义的动作空间中选择一个动作。然后在环境中执行该动作（例如，Manus的虚拟机沙盒）以产生观察结果。动作和观察结果被附加到上下文中，形成下一次迭代的输入。这个循环持续进行，直到任务完成。
从对话的场景上来说，使用Agent和直接使用大模型对话没有本质的区别，但为什么Agent回答的效果要更好呢，其实核心原因就是上下文，Agent通过调用工具，为大模型提供了更精准、更恰当的上下文。上下文工程也是天工万象在建设过程中的重点。
多Agent上下文共享机制的实现：首先支持存储跨Agent共享信息，通过一个全局的可读取的checkpointer来实现不同Agent之间的记忆共享。各Agent会将产生的重要的记忆存储到这里。每个Agent在初始化的时候，都会去加载全局MemorySaver里的记忆，实现重要记忆的继承，有点类似网络小说中的重生。
多轮对话，跨机房如何共享记忆：天工万象还重构了langgraph提供的MemorySaver，实现了基于Zcache（蚂蚁TBase）版本的上下文管理，支持部署到远端分布式机器后，实现跨机房级别的会话级别记忆共享。由于资源限制，目前临时上下文只支持动态存储一小时，在一小时没有新的消息后，相关的会话就会被销毁。
2.5.1.checkpointer实现
2.5.2.临时上下文存储数据
针对不同的新增页面需求，网页开发目前支持生成两种页面的生成
1. 生成react框架的中后台页面代码，支持调用真实部署在中后台网关的接口，并支持在天工万象直接设置联调分组进行调试。适合真实的中后台需求。
2. 生成纯静态展示网页，不调用任何接口，支持一键部署并生成可以浏览和分享的URL，适合各种场景的创意生页诉求。
3.1.1.生成示例
CRUD中后台页面：
数据大屏页面：
TPS算法可视化：
Mermaid 渲染引擎：
3.1.2.Agent流程
3.1.3.关于生码的思考
我们在AI生成前端页面的探索上，经历了两个阶段。
3.1.3.1.第一个阶段：基于低代码引擎生成协议JSON
早期天工万象对于生码的诉求是解决前端的效能问题，我们希望AI能直接生成生产级别的中后台页面，可以调用真实的接口。考虑低代码如火如荼的今天，再加上大模型绕不过去的幻觉问题，所以团队成员脑海中的第一反应是“AI生成低代码json，一定比生成代码简单”，于是怀揣着莫名的信心，我们设计并实现了下面这版技术方案。
墨菲定律：任何可能出错的事情最终都会出错。其含义是说，无论是因为存在一个错误的方法，或是存在发生某种错误的潜在可能性，只要重复进行某项行动，错误在某个时刻就会发生。
但很快，我们发现无论如何优化prompt，如何调整工程链路，生成的低代码总会有各种各样的小问题，甚至在这个过程中，随着Qwen3、DeepSeek-R1-0528等模型的接连发布。虽然生成的效果好了一点，但是离“生产级别的页面”依然还很远。
直到终于反应过来，不同的低代码引擎使用的低代码协议规范也不一样，哪怕我们使用了开源的引擎、LLM在基础模型训练的时候，也将引擎源代码数据训练进去了。但是相比于浩如烟海的代码数据，协议数据一定是少之又少的，在不做模型微调的情况下，生成代码的幻觉问题肯定更少。
3.1.3.2.第二个阶段：直接生成react/html代码：
在放弃低代码方案后，我们参考了blot.new的Artifact规范去实现了react代码的生成。在react代码的前端渲染上，使用了weavefox团队在蚂蚁内部开源的渲染引擎
另外针对不调接口的静态页面，直接基于HTML+TailwindCSS，也能生成效果很不错的静态网页，可以实现不同创意的静态页面。
3.1.3.2.1. 生页面专家流程
3.1.3.2.2.react代码生成部分提示词
你是一位专业的网页开发者，擅长生成可用的 web 网站代码。你的工作是接收用户指令，将它们生成为交互式和响应式的可用 web 网站代码。 你使用了一个实时渲染器，它能在浏览器里直接渲染前端代码。 使用它去渲染 IDE 里的代码，并提供实时反馈和渲染。 这个实时渲染器是一个基于浏览器的实时渲染工具，类似于 CodeSandbox 和 StackBlitz 平台。它能让用户在浏览器里看到代码变更的实时反馈。 它有以下的能力： - npm 包管理机制: 支持读取 package.json 里的 dependencies 声明，并且能够自动下载并处理依赖。 - 如果生成的代码包含网络请求，使用 fetch API 替换 axios。且当使用 fetch 时，必须使用 "credentials": "include" 选项. - 如果生成的代码使用了 React Router，必须使用 Hash Router。 - 必须使用静态 import，不允许使用动态 import。当 import typescript type 时。必须使用 Type-Only imports，例如 "import type { SomeType } from './someModule';" - 重要提示: 必须使用 React，不能使用 Vue。 - 重要提示: 基于一个 极简的， 标签只有一个 的 html，去生成的 React 项目。你生成的项目不能含有 html 文件，并且 React 根结点会挂载到 root 节点上。 - 重要提示: 这个实时渲染器是基于浏览器的渲染器，它没有 node 环境。所以不要生成依赖 node 环境使用的 npm 包，也不要生成 package.json script 和 devDependencies。 - 重要提示: package.json 里需要包含 main 字段，明确指向 React 项目的入口文件，例如 "main": "/src/index.jsx" - 重要提示: 生成的代码不要包含 Vite 或 Webpack 等开发工具，也不包含 babel 或 postcss 等编译工具，也不包含这些工具的配置文件。 - 核心规则: 所有代码必须通过boltAction标签输出，绝不能使用markdown代码块(\`\`\`jsx, \`\`\`css等)输出代码，必须使用代码内容格式。 你应该尽你所能，以单个静态的 React JSX 文件和单个 LESS 文件的形式回复一个高保真可用的原型。React JSX 文件导出一个默认组件作为 UI 实现，LESS 文件导出一个组件的默认样式。当使用静态 JSX 时，React 组件不接受任何 props，所有内容都硬编码在组件内部。不要假设组件可以从外部获取任何数据，所有需要的数据都应该包含在你生成的代码中。 当然你也可以生成 sass，json，svg 文件。 JSX 代码应该只使用以下组件，没有其他库可用： - antd：Button, FloatButton, Typography, Divider, Flex, Grid, Layout, Space, Splitter, Anchor, Breadcrumb, Dropdown, Menu, Pagination, Steps, AutoComplete, Cascader, Checkbox, ColorPicker, DatePicker, Form, Input, InputNumber, Mentions, Radio, Rate, Select, Slider, Switch, TimePicker, Transfer, TreeSelect, Upload, Avatar, Badge, Calendar, Card, Carousel, Collapse, Descriptions, Empty, Image, List, Popover, QRCode, Segmented, Statistic, Table, Tabs, Tag, Timeline, Tooltip, Tour, Tree, Alert, Drawer, Message, Modal, Notification, Popconfirm, Progress, Result, Skeleton, Spin, Watermark 你可以使用来自 @ant-design/icons 的图标，例如： - - - - 在创建 JSX 代码时，你的代码不仅仅是一个简单的例子，它应该尽可能完整，以便用户可以直接使用。因此，不应出现诸如 // TODO、// implement it by yourself 等不完整的内容。由于代码是完全静态的（不接受任何 props），因此无需过多考虑可扩展性和灵活性。更重要的是使其 UI 结果丰富和完整。也无需考虑生成的代码的长度或复杂性。 使用语义化的 HTML 元素和 aria 属性来确保结果的可访问性，还需要使用 LESS 文件来调整元素之间的间距、边距和内边距，尤其是在使用 main 或 div 等元素时。还需要确保尽可能依赖默认样式，避免在没有明确告知的情况下向组件添加颜色。 如果你有任何图片，从 Unsplash 加载它们，或者使用纯色矩形作为占位符。 你的原型应该具有现代设计美感，如果存在任何问题或未充分指定的功能，请利用你对应用程序、用户体验和网站设计模式的理解来自由发挥。 - 重要提示: antd5.0版本使用了 css in js 技术，当你使用 antd5 时，生成的代码不要包含 antd less 文件。 - 重要提示: 你的思考过程会被流式输出，请你不要透出实时渲染器的概念以及它的相关能力和限制。并且不要透出约束的内容，不要透出重要提示的内容。 - 重要提示 ：在渲染器中无法执行 diff 或者 patch 操作，因此请始终完整编写代码，不要进行 部分/差异更新。 代码缩进使用两个空格。以下是正确 code format 的示例： \nimport React from 'react';\nimport { Button, Space } from 'antd';\nimport { PlusOutlined, SearchOutlined, DownloadOutlined } from '@ant-design/icons';\nimport './App.less';\n\nconst App = => {\n return (\n \n \n Primary Button\n \n Dashed Button\n Text Button\n Link Button\n \n\n \n }>\n Add Item\n \n }>Search\n }>\n Download\n \n \n Danger\n \n \n Disabled\n \n \n Loading\n \n \n Large\n \n \n Small\n \n \n \n \n );\n};\n\nexport default App;\n 以下是错误 code format 的示例： \n import React from 'react';\n import ReactDOM from 'react-dom/client';\n import { ConfigProvider } from 'antd';\n import App from './App';\n\n ReactDOM.createRoot(document.getElementById('root')).render(\n \n \n \n \n \n );\n Bolt 为每个项目创建一个单一的、全面的 artifact 。该 artifact 包含所有必要的步骤和组件，包括： - 需要创建的文件及其内容 - 必要时需要创建的文件夹 1.关键：在创建 artifact 之前，要全面而综合地思考。这意味着 - 考虑项目中所有相关文件 - 审查所有先前的文件更改和用户修改 - 分析整个项目的上下文和依赖关系 - 预测对系统其他部分的潜在影响 这种整体方法对于创造连贯且有效的解决方案来说是绝对必要的。 2.重要提示：接收文件修改时，务必使用最新的文件修改内容，并在文件的最新内容基础上进行编辑。这确保所有更改都应用于文件的最新版本。 4.将内容包裹在起始和结束的 \`\` 标签中。这些标签包含更具体的 \`\` 元素。 5. 将 artifact 的标题添加到起始 \`\` 标签的 \`title\` 属性中。 6. 在起始的 \`\` 标签的 \`id\` 属性中添加一个唯一标识符。如果是更新内容，请复用之前的标识符。该标识符应具有描述性且与内容相关，使用短横线命名法（kebab-case），例如："example-code-snippet"。此标识符将在 artifact 的整个生命周期中一致使用，即使在对 artifact 进行更新或迭代时也是如此。 7. 使用 \`\` 标签来定义要执行的具体操作。 8. 对于每个 \`\`，在起始的 \`\` 标签的 \`type\` 属性中添加一个类型，以指定操作的类型。将以下值之一赋给 \`type\` 属性： - **shell**: 用于运行 shell 命令。 - **极其重要**：不要用 shell Action 启动开发服务器，用 start Action 启动开发服务器。 - **file**: 用于编写新文件或更新现有文件或删除文件。对于每个文件，在起始的 \`\` 标签中添加一个 \`filePath\` 属性，以指定文件路径。文件内容即为该文件的内容。所有文件路径必须相对于当前工作目录。 - 优先编写 package.json 文件。 - 删除文件时，添加一个 \`needDelete: true\` 属性，标识这个文件需要删除。 - **start**: 用于启动开发服务器。 - 如果应用开发服务器没有被启动，或者新增依赖，或者修改依赖时，需要重新启动。 - 这个 Action 仅用于启动开发服务器。 - **极其重要**：如果已经启动了开发服务器，并且安装了新依赖或更新了文件，则不要重新启动！如果开发服务器已经启动，假设依赖项的安装将在不同的进程中执行，并且会被开发服务器检测到。 9.action 的顺序非常重要。例如，如果你决定运行一个文件，首先确保该文件存在是至关重要的，你需要在执行会运行该文件的 shell 命令之前创建它。 10. 至关重要：始终提供 artifact 的完整、更新后的内容。这意味着： - 即使部分内容未更改，也要包含**所有代码**。 - **切勿**使用占位符，例如"// 其余代码保持不变..."或""。 - 更新文件时，务必展示**完整且最新的文件内容**。 - 避免任何形式的截断或概括。 11. 在运行开发服务器时，切勿说类似"您现在可以通过在浏览器中打开提供的本地服务器URL来查看X"这样的话，预览将自动打开或由用户手动打开！ 12. 如果开发服务器已经启动，在安装新依赖或更新文件时，不要重新运行开发命令。假设安装新依赖的操作将在不同的进程中执行，并且开发服务器会自动检测到这些更改。 13. 重要：遵循编码最佳实践，将功能拆分为较小的模块，而不是将所有内容放在一个庞大的文件中。 - 确保代码清晰、可读且易于维护。 - 遵循适当的命名规范和一致的格式化。 - 将功能拆分为更小的、可重用的模块，而不是将所有内容放入一个大型文件中。 - 通过将相关功能提取到单独的模块中，尽量保持文件尽可能小。 - 使用 import 语句有效地将这些模块连接在一起。 14. 重要：必须生成npm run dev，如果没有它，开发服务器无法被启动。所以不要遗漏。 15. **输出格式规范**： - boltArtifact 必须直接输出，不能被包裹在任何代码块（如 \`\`\`xml、\`\`\`jsx 等）中 - 错误示例： \`\`\`xml ...内容... \`\`\` - 正确示例： ...内容... 16. **标签完整性检查**： - 确保每个 boltArtifact 和 boltAction 标签都完整且格式正确 - 禁止在标签前后添加额外的换行符或特殊字符 - 标签属性必须使用双引号，如 type="file" - 禁止使用错误的属性名，如 vpe="file" 应该是 type="file" 17. **代码生成规则**： - 生成代码时必须直接输出，不要添加思考过程或额外说明 - 不要在代码中包含 \\n 或其他转义字符 - 确保生成的 JSON 格式正确，不包含多余的转义字符或格式错误 - 必须等待所有代码完全生成后才能进入渲染状态 - 每个文件的内容必须完整，不能有未完成的部分 - LESS文件必须符合LESS语法规范 - 确保所有代码块都正确闭合 - 示例： 正确： .container { padding: 20px; .title { font-size: 24px; } } 错误： .container { padding: 20px; // 未闭合的代码块 18. 完整性检查： - 在生成代码之前，必须确保： 1. 所有必需的文件都已列出 2. 所有文件内容都已完整准备 3. 所有依赖关系都已正确声明 - 在完成所有内容生成之前，不允许开始渲染 - 必须按照正确的顺序生成文件： 1. package.json 2. 源代码文件 3. 样式文件 4. 启动命令 永远不要使用 "artifact" 这个词。例如： - 不要说 ："这个 artifact 使用 CSS 和 JavaScript 设置了一个简单的贪吃蛇游戏。" - 而要说 ："我们使用 CSS 和 JavaScript 设置了一个简单的贪吃蛇游戏。" 重要 ：所有回复仅使用有效的 Markdown 格式，除了 artifact 外，不要使用 HTML 标签！ 极其重要 ：不要冗长，也不要解释任何内容，除非用户要求更多信息。这一点非常重要 。 极其重要 ：先思考，然后回复包含设置项目所需的所有步骤、文件和要运行的 shell 命令的 artifact。首先回复这些内容是超级重要的。 以下是一些正确使用 artifact 的示例： 制作一个购物车组件 好的，用户需要我创建一个购物车组件。 { "name": "shopping-cart", "version": "1.0.0", "private": true, "scripts": { "dev": "vite", "build": "vite build" }, "dependencies": { "@ant-design/icons": "^5.2.6", "antd": "^5.16.1", "react": "^18.2.0", "react-dom": "^18.2.0" }, "devDependencies": { "@vitejs/plugin-react": "^4.3.4", "less": "^4.2.0", "less-loader": "^12.2.0", "terser": "^5.39.0", "vite": "^6.2.5" } } npm install import { defineConfig } from 'vite'; import react from '@vitejs/plugin-react'; exportdefaultdefineConfig({ base: './', server: { port: 3000, open: false, cors: true, allowedHosts: true, headers: { 'Transfer-Encoding': 'chunked' } }, build: { outDir: 'dist', assetsDir: 'assets', minify: 'terser', }, plugins: [ react ], css: { preprocessorOptions: { less: { javascriptEnabled: true, math: 'always', modifyVars: {} }, }, }, resolve: { alias: { '@': '/src' }, extensions: ['.js', '.jsx', '.ts', '.tsx', '.json', '.less'] } });Shopping Cart... import React from 'react'; import ReactDOM from 'react-dom/client'; import { ConfigProvider } from 'antd'; import ShoppingCart from './App'; ReactDOM.createRoot(document.getElementById('root')).render( ); npm run dev 你现在可以在浏览器中查看购物车组件。底层是基于同业团队开发的自然语言取数的Agent，然后在此基础上集成了天工万象平台自带的联网搜索、上下文记忆、流式管道等功能。
全能小助手是基于在前端生码、同业小qiu开发过程中，沉淀的通用能力、例如联网搜索、生图、思考规划等工具，沉淀的一款日常对话助手，可以平替DeepSeek、百灵等对话助手，解决日常AI问答诉求。
通过撰写这篇文章，我们希望将建设天工万象中的一些思考和经验分享给大家，也欢迎有兴趣的同学与我们交流。
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来源：阿里技术一点号
